事实表设计
数据仓库设计与建模的事实表与度量指标的多对多关系的设计方法(十)
数据仓库设计与建模是企业级数据分析的基础工作，其目的是为企业提供决策支持和业务分析的所需数据。
在数据仓库的设计过程中，事实表和度量指标是两个常见的概念。
本文将探讨事实表与度量指标之间的多对多关系的设计方法。
一、事实表与度量指标的基本概念事实表是数据仓库中的核心组件之一，用于描述业务过程中的事实和事件。
它通常包含大量的记录，每个记录表示一个业务事实的特定实例。
事实表中的每条记录都与一个或多个度量指标相关联，度量指标则用于度量和分析事实表中的数据。
二、事实表与度量指标的一对多关系在数据仓库的设计中，最常见的情况是事实表与度量指标之间的一对多关系。
也就是说，每个事实表记录对应于一个或多个度量指标值。
这种关系可以通过在事实表中添加度量指标字段来实现。
例如，对于一个销售事实表，可以添加销售额、销量和利润等度量指标字段。
三、事实表与度量指标的多对一关系除了一对多关系，事实表与度量指标之间还可能存在多对一关系。
也就是说，多个事实表记录可能与同一个度量指标值相关联。
这种情况通常发生在多个业务过程中使用相同度量指标的情况下。
在数据仓库的设计中，可以通过将度量指标字段作为外键关联到事实表来实现多对一关系。
例如，一个销售事实表和一个库存事实表可以共享同一个库存量度量指标。
四、事实表与度量指标的多对多关系在某些情况下，事实表与度量指标之间可能存在多对多关系。
也就是说，一个事实表记录可能与多个度量指标值相关联，同时一个度量指标值也可能与多个事实表记录相关联。
这种关系在数据仓库设计中较为复杂，需要特殊的设计方法。
一种常见的设计方法是使用桥接表来实现事实表与度量指标的多对多关系。
桥接表是一个中间表，用于记录事实表和度量指标之间的关联关系。
它通常包含两个外键，一个与事实表关联，一个与度量指标关联。
通过桥接表，可以实现多个事实表记录与多个度量指标值之间的关联。
另一种设计方法是使用聚合事实表来实现事实表与度量指标的多对多关系。
聚合事实表是从多个事实表和度量指标表中汇总计算出的一个新的事实表。
【数据仓库】4维度建模之事实表设计
【数据仓库】4维度建模之事实表设计事实表是维度建模的核⼼，紧紧围绕着业务过程来设计，通过描述度量来表达业务过程，包含了维度的引⽤和业务度量值。
上⼀篇⽂章我们讲了《》，今天我们聊⼀下事实表的设计。
⼀样，我们的⽬录结构和内容参考了《阿⾥巴巴⼤数据之路》⼀书。
事实表的基础概念粒度事实表中的每⼀条记录所表达的业务细节程度被称为粒度。
粒度由两种⽅式表述：维度属性组合所表⽰的细节程度所表⽰的具体业务含义事实⽤来描述业务过程的度量，⼀般是整形、浮点型的⼗进制数值。
可加：对任何维度进⾏汇总半可加：只能对特定维度进⾏汇总，如库存，按照地点、商品维度汇总是有意义的，按时间汇总是⽆意义的不可加：⽐率型，需要拆解为可加的度量来实现汇总，如商品购买率=> 购买⼈数，浏览⼈数相对于维度表，事实表会显得更细长，变化速度也会⽐维度表快。
事实表中也是可以存储维度属性的，这种操作称为——维度退化，⽽相应的维度属性称为——退化维度。
事实表类型事务事实表：按最细粒度来保存业务过程的数据，如购买商品事实表周期快照事实表：按照固定的时间间隔（年、⽉、⽇），记录事实累计快照事实表：覆盖整个业务⽣命周期，从开始到结束的累计事实，通常具有多个⽇期时间字段来记录关键的时间点，当⽣命周期发⽣变化，记录也会随之被修改。
设计原则原则⼀：尽可能包含所有与业务过程相关的事实事实表的设计⽬的是为了度量业务过程。
所以分析哪些事实与业务过程有关，是设计中⾮常重要的关注点。
在事实表中应尽量包含所有与该业务过程相关的事实，即使有冗余，但因为事实通常是数字型，带来存储开销不会很⼤！原则⼆：只选择与业务过程相关的事实在选择事实时，应该注意只选择与业务过程有关的事实。
⽐如在下单的业务过程中，不应该存在⽀付⾦额这⼀个属于⽀付业务过程的事实。
原则三：不可加的事实拆分为可加的度量如商品购买率 => 购买⼈数，浏览⼈数原则四：在选择维度和事实之前必须先声明粒度⼀般在设计事实表过程中，粒度定义越细越好，从最低级别的原⼦粒度开始能满⾜之后⽆法预期的⽤户需求。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(四)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则随着信息技术的发展，数据的规模越来越大，对于企业来说，如何更好地管理和利用这些数据成为了一个重要的课题。
数据仓库作为一种专门用于存储和分析大量数据的系统，扮演着关键角色。
而数据仓库的设计与建模则是构建一个高效、可靠的数据仓库的核心。
一、事实表的设计原则事实表是数据仓库中存储实际事务和业务过程中的重要信息的表格。
在设计事实表时，需要考虑以下原则：1. 粒度：事实表的粒度应该是我们分析的最小维度，也就是不可再分割的最小数据单元。
例如，如果我们要统计一个商店的每日销售额，那么事实表的粒度就是每日，而不是每小时或每分钟。
2. 正交性：不同的事实应该是正交的，也就是说，一个事实在不同的维度下应该是独立的。
例如，在一个销售事实表中，销售额和销售数量是两个正交的事实，它们可以在不同的维度下进行分析。
3. 简洁性：事实表应该是简洁的，不应该包含重复的数据。
重复的数据会增加存储空间和查询时间，并降低数据仓库的性能。
4. 可测量性：事实表的数据应该是可测量的，也就是说，我们应该能够对事实表中的数据进行加、减、乘、除等运算，以便进行更复杂的分析。
二、维度表的设计原则维度表用于描述事实表中的各种维度，例如时间、地点、产品等。
在设计维度表时，需要考虑以下原则：1. 唯一性：维度表中的每个维度应该是唯一的，并且应该具有明确的标识符。
例如，在一个时间维度表中，每个日期应该有唯一的标识符，并且可以通过这个标识符进行关联。
2. 层级性：维度表中的维度应该具有层级结构。
例如，在一个地点维度表中，可以有国家、省份、城市等不同的层级。
3. 描述性：维度表中的维度应该具有足够的描述性信息，以便于用户理解和分析数据。
例如，在一个产品维度表中，可以包含产品名称、产品描述、产品类别等信息。
4. 可变性：维度表中的维度数据应该是可变的，可以根据业务需求进行更新。
例如，如果一个产品的价格发生变化，我们应该能够更新维度表中的价格信息。
数据仓库设计与建模的流程详解(一)
数据仓库设计与建模的流程详解在当今信息时代，数据已经成为企业决策和运营的重要依据。
而要有效地管理和利用这些海量的数据，数据仓库的设计和建模就显得尤为关键。
本文将详细介绍数据仓库设计与建模的流程，帮助读者全面了解这个重要的数据管理过程。
一、需求分析阶段数据仓库设计与建模的第一步是需求分析阶段。
在这个阶段，我们需要与企业的相关部门和人员进行沟通，了解他们的数据需求和业务需求。
通过与业务人员的讨论，我们可以确定数据仓库的目标和范围，明确需要收集和存储哪些数据。
此外，需求分析阶段还包括对数据仓库的查询和报表要求进行梳理和分析。
通过与用户的交流，我们可以了解到用户对数据访问的需求，包括哪些报表和查询是经常用到的，对数据的哪些指标比较感兴趣等，这些信息对于后续的数据仓库设计与建模具有指导意义。
二、数据源选择和数据采集阶段在需求分析阶段确定了数据仓库需要包含的数据之后，我们需要选择数据源并进行数据采集。
选择数据源是基于业务需求和数据的可用性进行的，一般包括企业内部的各个系统和外部的数据供应商等。
数据采集是指从数据源中提取数据并进行清洗和转换的过程。
数据采集需要根据具体的数据源和业务需求进行设计和开发相关的数据提取和转换程序，保证数据的完整性和准确性。
三、数据仓库建模阶段数据仓库建模是数据仓库设计与建模过程中最关键的一步。
在这个阶段，我们需要根据业务需求和数据源的特点来设计数据仓库的模型。
数据仓库建模包括维度设计和事实表设计。
维度设计是指对数据仓库中网板维度的设计，包括对维度的属性和关系的定义。
维度是描述业务中的一组属性的实体，如时间、地点、产品等。
通过对维度的定义和建模，可以为数据仓库提供丰富的维度分析能力。
事实表设计是指对数据仓库中事实表的设计。
事实表是用来记录业务中的度量指标的表，如销售额、库存量等。
事实表和维度表之间通过关联键进行关联，从而可以实现多维分析和多维查询等功能。
四、ETL开发和数据加载阶段在数据仓库建模完成之后，我们需要进行ETL（数据提取、转换和加载）开发和数据加载工作。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(二)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的方法引言:数据仓库设计与建模是现代企业信息管理与决策支持的重要手段。
其中，维度表与事实表是数据仓库中最常用的两种表结构。
维度表主要存储业务中用于分析和筛选数据的描述性特征，而事实表则存储度量数据。
在实际应用中，维度表与事实表之间存在着一对多的关系，即一个维度值可以对应多个事实记录。
本文将就这种一对多关系以及事实表的设计与处理方法进行详细讨论。
一、一对多关系的特点：在数据仓库的设计与建模过程中，一对多关系是非常常见的。
这种关系的特点是一个维度值可能与多个事实记录相关联。
例如，在销售数据中，一个销售事实可能与多个产品维度相关，即一个销售事实对应多个产品维度值。
这种关系的处理需要考虑事实表的设计与处理方法。
二、事实表的设计方法：在处理一对多关系的事实表时，通常有以下几种设计方法:1. 子事实表法：子事实表法是一种常用的处理一对多关系的方法。
它将一对多的关系分解为多个子事实表。
每个子事实表都以特定的维度值为主键，与一个或多个其他维度值关联。
通过这种方式，可以实现对一对多关系的有效处理和管理。
例如，在销售数据中，可以创建一个产品子事实表和一个时间子事实表，分别与产品维度和时间维度相关联。
2. 多对多关系表法：多对多关系表法是另一种常用的处理一对多关系的方法。
它通过引入一个中间表来实现维度与事实的多对多的关系。
这个中间表包含了维度和事实之间的关联关系。
通过这种方式，可以灵活地处理一对多关系，并且能够支持更复杂的分析需求。
例如，在销售数据中，可以创建一个包含产品和时间维度的中间表，其中存储了每个产品和时间对应的销售事实。
3. 多值属性法：多值属性法是一种简单而直接的处理一对多关系的方法。
在这种方法中，可以将一个事实记录中的多个维度值存储在同一个字段中，通过逗号等分隔符进行分隔。
这样做的好处是简化了数据的存储和查询，但也带来了一定的查询和处理复杂性。
数据仓库中的维度建模与事实表设计
数据仓库中的维度建模与事实表设计数据仓库是一个集成的、主题导向的、时间可变的、非易失性的数据存储，用于支持管理决策。
在数据仓库中，维度建模和事实表设计是非常重要的，它们是数据仓库设计的核心。
维度建模是指将数据仓库中的数据组织成一个统一的、易于理解的维度模型，而事实表设计则是指如何将业务过程和指标以一种易于查询和分析的方式存储到数据库中。
在本文中，我们将探讨数据仓库中的维度建模与事实表设计的相关内容。
一、维度建模维度建模是数据仓库设计的核心，它是数据仓库中维度和事实之间的关系模型。
维度模型由事实表和维度表组成，它们之间存在着一对多的关系。
维度模型是一个简单直观的模型，它将业务过程和指标以一种易于理解的方式组织起来。
1.维度表在维度建模中，维度表是非常重要的，它是用来描述业务对象的表。
维度表通常包含了多个属性字段，每个属性字段描述了业务对象的一个特定属性。
比如，在销售数据中，维度表可能包含了产品、时间、地点等属性字段。
2.事实表事实表是数据仓库中存储业务过程和指标的表，它包含了一个或多个度量字段，度量字段是用来度量业务活动的指标。
事实表和维度表之间通过外键关联起来，事实表中的度量字段通常是和维度表的外键字段关联的。
3.星型模式维度模型通常被称为星型模式，因为它的结构呈现出星型的形状。
在星型模式中，中心的事实表被围绕着多个维度表组织起来，形成了一个星型的结构。
4.雪花模式除了星型模式之外，还有一个常见的维度模型是雪花模式。
在雪花模式中，维度表的层次结构被规范化成多个维度表，这样可以节省存储空间，但也会增加查询复杂度。
5.维度层次维度表中的属性字段通常是按照层次结构组织起来的，比如在时间维度中，可以有年、季度、月、日等层次。
在维度建模中，采用自然层次结构的维度表是非常重要的，它可以帮助用户更加方便地进行查询和分析。
维度建模是数据仓库设计的核心，它可以帮助用户更加方便地理解业务过程和指标。
通过合理的维度建模，可以提高数据仓库的查询性能，减少数据冗余，提高数据的一致性和可靠性。
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则(二)
数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则在今天这个数字化时代，数据已经成为了企业决策的重要依据。
而数据仓库的概念应运而生，它为企业提供了一个集中存储和管理数据的平台，帮助企业更好地进行数据分析和预测，从而支持企业决策的制定。
在数据仓库的设计与建模中，事实表与维度表是两个核心的概念，本文将探讨数据仓库设计与建模的事实表与维度表设计原则。
一、事实表的设计原则事实表是数据仓库中存放数值数据的表，它记录了企业业务过程中的事实，例如订单数量、销售额等。
事实表的设计原则如下：1. 粒度明确：事实表的粒度应该明确，即每个事实表的一行记录应该对应特定的事实。
例如，如果我们要统计订单的销售额和数量，那么一行记录应该是一个订单，而不是每个订单中的每个商品。
这样可以减少数据冗余，提高查询性能。
2. 可度量性：事实表中存放的数据应该是可度量的，即可以进行数值计算和分析的数据。
例如，订单的销售额和数量就是可以进行数值计算和分析的数据。
3. 外键关联：事实表与维度表之间通过外键关联来建立联系。
例如，事实表中的订单号外键关联到维度表的订单维度，以便于查询和分析。
4. 聚合粒度：对于大规模的数据仓库，为了提高查询性能，事实表可以按照不同的粒度进行聚合。
例如，可以按照天、月、季度等粒度对销售额进行聚合，从而减少数据量和加快查询速度。
二、维度表的设计原则维度表是数据仓库中存放描述性数据的表，它描述了企业业务中的各种维度，例如时间、地点、产品等。
维度表的设计原则如下：1. 唯一性：维度表中的每个维度应该是唯一的，即每行记录对应一个唯一的实体。
例如，时间维度中的每个日期应该是唯一的。
2. 层次结构：维度表中的数据可以按照层次结构进行组织，从而更好地进行数据分析和查询。
例如，时间维度可以按照年、季度、月等进行层次组织。
3. 描述性数据：维度表中的数据应该是描述性的，即用于描述与事实表相关的维度信息。
例如，产品维度可以包含产品名称、产品类别等描述性数据。
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的事实表设计与处理方法(九)
数据仓库设计与建模的维度表与事实表的一对多关系的事实表设计与处理的方法引言:数据仓库作为企业决策支持系统的重要组成部分，具备存储、集成和分析大量商业数据的功能，因此在建模过程中需要合理规划维度表与事实表的关系，以实现数据分析的目的。
本文将讨论数据仓库设计与建模中维度表与事实表的一对多关系，并探讨事实表设计与处理的方法。
一、维度表与事实表的一对多关系:在数据仓库中，维度表与事实表之间存在一对多的关系。
维度表包含与事实相关的业务维度信息，例如时间、地域、产品等，并作为事实表的外键。
而事实表则包含与具体业务事件相关的度量信息，例如销售额、库存量、成本等。
维度表与事实表的一对多关系体现了事实和维度之间的关联性，为数据分析提供了基础。
二、事实表设计与处理的方法:1. 选取合适的粒度:事实表的粒度决定了可以进行的精确程度的查询和分析。
在设计事实表时，需要根据业务需求选择合适的粒度。
如果粒度太粗，可能会导致丢失部分细节信息；如果粒度太细，可能会增加数据仓库的存储和计算开销。
因此，需要综合考虑业务需求和系统性能，选择适当的粒度。
2. 设计合理的维度属性:事实表与维度表之间通过维度外键建立关联。
在设计事实表时，需要明确事实表与维度表之间的关系，并确定维度属性。
维度属性可以提供更多的维度信息，用于数据分析和查询。
例如，在销售事实表中，维度属性可以包括产品名称、销售地区等信息。
通过良好的维度属性设计，可以提高数据仓库的查询效率和分析能力。
3. 处理缺失数据:在实际应用中，事实表中可能存在缺失数据的情况。
对于缺失的数据，可以使用默认值、估算值或者插值等方法进行处理。
例如，在某个地区的销售数据缺失时，可以通过历史数据或者其他相关因素进行估算，以填充缺失值。
处理缺失数据的方法需要根据具体业务场景和数据特点灵活运用。
4. 设计合理的聚合策略:事实表的聚合策略决定了数据仓库的查询性能和存储开销。
在设计事实表时，需要根据业务需求和查询频率选择合适的聚合策略。
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事实表中一般要包含2部分：一是由主键和外键所组成的键部分，另一部分是用户希望在数据仓库中所了解的数值指标，这些指标是为每个派生出来的键而定义和计算的，称为事实或指标。
由于事实是一种度量，所以事实表中的这种指标往往需要具有数值化和可加性的特征。
但是在事实表中，只有那些具有完全可加性的事实才能根据所有的维度进行累加而具有意义。
而事实表有一些事实表示的是某种强度，这类事实就不具有完全加法性，而是一种半加法性。
例如，账目余款反映的是某个时间点的数据，它可以按照地点和商品等大多数维度进行累加，但是对于时间维度则例外，将一年中每个月的账目余款进行累加是毫无意义的，而决策者则可能需要了解所有地区和所有商品账目余款的累加值。
在事实表中还有一些事实是非加法性的，即这些事实具有对事实的描述特性，在这种情况下一般要将这些非加法性事实转移到维度表中。
以事实表中度量的可加性情况，可以把事实表及其包含的事实分为4种样式。
1．事务事实
事务事实以企业事件的单一情况为基础，因此通常只包含事实的次数这一种度量条件，应该尽可能以最低级别来表示。
比如银行的ATM提款机的提款次数，使用某种服务的次数等。
2．快照事实
快照事实以企业在某一特定时间的特殊状态为基础。
也就是只有在某一段时间内才出现的结果。
它们也许没有包含所有维的条件，比如不是所有的产品每天都有销售量。
3．线性项目事实
这类事实通常用来储存关于企业经营项目的详细信息。
包括表现与企业相关的个别线性项目的所有度量条件，比如销售数量、销售金额、成本和运费等数值数据，也就是关键性能指标。
此类事实运用范围很广，比如采购、销售和库存等。
4．事件（状态事实）
这是类特殊的事实，通常只表示事件发生与否和一些非事实本身具备的细节。
它所表现的是一个事件发生后的结果变化，并且没有度量数值表示。
如哪些产品在促销期间内没有卖出，有还是没有，就是事件或状态事实所表现的结果。
在事实表模型的设计中还需要注意到派生事实。
派生事实主要有2种，一种是可以用同一事实表中的其他事实计算得到，例如销售行为中的商品单价可以用商品的销售总金额和销售数量计算得到，对于这些派生事实一般不保留在事实表中；另一种是非加法性事实，例如各种商品的利润率等各种比率。
在事实表模型的设计中必须要考虑到事实表中的这些事实特性，通过多次反复来确定。
首先，通过调查确定所有可能的基本事实和派生事实；然后，对所有的事实按照功能或某种方式进行排序，以删除重复的事实；接着，确认那些基于不同准则但是有相同性质的派生事实，例如公司门市销售总额与地区销售总额虽由于维度的不同而被定义为不同的事实，但实际计算方法是一样的；最后，再一次确定事实表模型，在确认中要检查所有的计算派生事实的基本事实是否已经包含在模型中，并且与用户取得—致。
在设计事实表时，一定要注意使事实表尽可能地小，因为过于庞大的事实表在表的处理、备份和恢复及用户的查询等方面需要较长的时间。
在实际设计时，可以利用减少列的数量、降低每一列的大小和把历史数据归档到单独的事实表中等多种方法来降低事实表的大小。
另外，在事实表中还要解决好数据的精度和粒度的问题，下面将阐释粒度的设计方法。
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事实、度量和事实表
确定分析内容的构成：事实及其粒度
事实表是数据库中最大的表，是星形模型结构的核心。
事实表包含了基本商业事务的详细信息，是对商务活动进行客户关系、销售趋势和产品趋势等分析的素材。
事实表的设计包括对
事实的选择、量度的构造、粒度的设计和聚合的设计等。
3.5.1 事实、度量和事实表
事实是各个维度的交点，是对某个特定事件的度量。
维度中的属性描述的是维本身的属性，比如客户的性别、年龄、姓名和地址，这些都是客户的固有属性。
度量是客户发生事件或动作的事实记录，比如客户打电话，可能选择的度量有通话时长、通话次数和通话费用等；客户购买商品，可能选择的度量有购买的次数、购买商品的金额和购买商品的数量等。
度量变量的取值可以是离散的数值，也可以是连续的数值。
比如，客户通话次数是离散的数值，而客户购买商品的金额是连续的数值。
度量变量也可以在某个元素集合内取值。
比如客户对公司服务质量的评定可以是很好（Excellent）、好（Good）、一般（Fair）和差（Poor）中的一个。
事实表则是位于星形架构或雪花形架构中间，用来记录商务事实和相应统计指标的表。
同维表相比，事实表具有如下的特征。
记录数量很多。
事实表中除了度量变量外，其他字段都是同维表或者中间表（对于雪花形模型）的关键字。
如果事实相关的维度很多，则事实表的字段数也会比较多。
从事实表记录数多的特征中，我们可以得到事实表设计的一个感性认识，即事实表应当尽量减小一条记录的长度，只有这样才能避免事实表过大而难于管理。
相对维表来说，事实表是“细长”的结构。